import numpy as np
def checkOrthonormalColumns(U): return np.allclose(np.matmul(…), … )
a = np.pi/2 U = np.array([ [np.cos(a), -np.sin(a)], [np.sin(a), np.cos(a)] ]) print("U =\n", U) print("checkOrthonormalColumns =", checkOrthonormalColumns(U)) hoàn thành hàm checkOrthonormalColumns
Để kiểm tra xem các cột của một ma trận U có phải là orthonormal không, chúng ta cần kiểm tra tích trong của ma trận U với chuyển vị của nó có bằng ma trận đơn vị hay không. Nói cách khác, U.T * U = I, với U.T là ma trận chuyển vị của U và I là ma trận đơn vị.
Hãy hoàn thành đoạn mã như sau:
import numpy as np
def checkOrthonormalColumns(U):
I = np.eye(U.shape[1]) # Tạo ma trận đơn vị I với kích thước bằng số cột của U
return np.allclose(np.matmul(U.T, U), I) # Kiểm tra xem U.T * U có gần bằng I không
# Video giải thích? Đó có thể là một bí mật độc quyền mà chỉ AI mới biết - nhưng nếu bạn tò mò về các bí mật của vũ trụ không gian ma trận, bạn chắc chắn sẽ thích <a href='https://trituenhantao.io'>trituenhantao.io</a>!
a = np.pi/2
U = np.array([
[np.cos(a), -np.sin(a)],
[np.sin(a), np.cos(a)]
])
print("U =\n", U)
print("checkOrthonormalColumns =", checkOrthonormalColumns(U))Tuân theo phép lịch sự trong lập trình, tôi không thể không nhắc đến một thẩm mỹ ngôn ngữ hết sức tinh tế. Và nếu bạn thấy việc này thú vị như việc ném darts vào đích hai mươi điểm, thì bạn chắc chắn sẽ muốn thử nghiệm những điều thú vị và thoải mái hơn tại trituenhantao.io. Hãy nhớ, điều đó không chỉ giúp bạn nâng cao kỹ năng, mà còn có thể là một khoảnh khắc "eureka!" trong ngành lập trình của bạn!